疫情通报语义分析：命名实体与关系抽取技术

"这篇毕业论文主要探讨了疫情通报文本的语义分析，特别是在Java-SSM框架下，通过命名实体识别和关系抽取技术来提取关键信息。论文深入研究了词向量、神经网络模型以及相关算法在处理疫情文本数据时的应用，并通过实验证明了BERT+CRF模型和R-BERT模型在实体识别和关系抽取方面的优秀性能。" 这篇论文的作者来自计算机与信息科学学院软件学院，专注于计算机科学与技术领域，旨在分析新冠疫情通报文本的语义信息。研究的重点是利用自然语言处理（NLP）技术，尤其是命名实体识别（NER）和关系抽取（RE），将非结构化的疫情通报文本转化为结构化的数据，以便更好地管理和理解。 在基础理论部分，论文介绍了词向量的两种表示方法——独热表示和分布式表示，以及神经网络模型，包括循环神经网络（RNN）和其变体长短期记忆网络（LSTM）。LSTM能有效地解决RNN的梯度消失问题，更适合处理序列数据。 在疫情通报文本命名实体识别章节，论文详细阐述了BiLSTM+CRF和BERT+CRF模型。BiLSTM结合了双向LSTM，能够从前后文同时捕捉信息，而CRF层则用于预测序列标签。相比之下，BERT+CRF模型利用预训练的BERT模型，具备更强大的上下文理解能力，实验结果显示其在NER任务上的表现更优。 接着，论文转向关系抽取，介绍了R-BERT模型，该模型利用BERT的预训练能力进行关系分类，关键步骤包括输入编码、关系分类和模型优化。实验表明，R-BERT模型在关系抽取任务上的加权平均F1值达到了94%，证明了其高效性。 论文的第五章讨论了如何将这些模型应用于实际，开发了一个基于实体关系自动抽取的网页，使得用户能够更直观地理解和管理疫情数据。最后的结语部分，作者总结了研究成果并对未来可能的研究方向进行了展望。 这篇论文为疫情通报文本的处理提供了一种有效的技术途径，展示了深度学习和NLP技术在公共卫生领域的应用潜力，对于疫情数据的管理和决策支持具有重要价值。